shap_values返回(580, 14, 2)怎么绘制特征的总体分析图的代码

`shap_values` 返回的是 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 的值，用于解释机器学习模型预测结果中的每个特征重要性的贡献。对于给定的数据点，它通常包含三个维度：

- 第一维（580）代表样本数量，
- 第二维（14）通常是特征的数量，
- 第三维（2）表示背景数据分布和预测结果的差异，即期望值和实际值之间的差。

为了绘制每个特征的总体分析图，比如交互作用或影响热图，你可以使用 Python 库 `shap` 或 `plotly.express` 等。这里是一个基本的示例代码，假设 `shap_values` 存储在名为 `explainer_output` 的变量中：

import shap
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 将 shap_values 转换为 DataFrame，方便处理
shap_df = pd.DataFrame(shaper_output.values, columns=feature_names)

# 如果需要对特征进行排序，例如按照绝对值大小
shap_df = shap_df.abs().sort_values(by='impact', ascending=False)

# 对于每个特征，创建一个热图
for feature in shap_df.columns:
    fig, ax = plt.subplots()
    
    # 计算依赖图形
    shap.dependence_plot(feature, shap_df, interaction_index=None,
                        max_display=6, cmap="coolwarm", ax=ax)
    
    # 设置轴标签
    ax.set_xlabel('其他特征')
    ax.set_ylabel(f'{feature} 对结果的影响')
    ax.set_title(f"{feature} 的特征重要性")
    plt.show()

# 或者使用 plotly.express 来创建交互式热图
fig = px.imshow(shap_df.corr(), labels=dict(color="correlation"), color_continuous_scale='RdBu_r')
fig.update_layout(title='特征间关联热图')
fig.show()